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CharacterGLM-6B-Chat Lora微调
概述 本文简要介绍如何基于transformers、peft等框架，对CharacterGLM-6B-chat模型进行Lora微调。 Lora原理可参考博客：知乎|深入浅出Lora 本文代码未使用分布式框架，微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G 及以上的显存，且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。 instruction = tokenizer.encode(prompt + instruction_) response = tokenizer.encode("CharacterGLM-6B r:lora的秩 lora_alpha:Lora alpha modules_to_save:指定的是除了拆成lora的模块，其它的模块可以完整的指定训练 Lora的所方式lora_alpha/r， 这个缩放的本质并没有改变Lora的参数量大小，本质在于将里面的参数数值做广播乘法，进行线性的缩放。
32900编辑于 2025-07-20# Yi-6B-Chat Lora 微调
Yi-6B-Chat Lora 微调 概述 本节我们介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Yi-6B-Chat 模型进行 Lora 微调。 Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 04-Yi-6B-Chat Lora 微调 下，运行该脚本来执行微调过程，但注意，本文代码未使用分布式框架，微调 Yi-6B-Chat 模型至少需要 20G 及以上的显存 r：lora的秩，具体可以看Lora原理 lora_alpha：Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理 from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model 秩 lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理 lora_dropout=0.1# Dropout 比例 ) 训练模型 首先，使用get_peft_model
36110编辑于 2025-07-17ChatGLM3-6B-chat Lora 微调
06-ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 概述 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。 Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下，运行该脚本来执行微调过程，但注意，本文代码未使用分布式框架，微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G r：lora的秩，具体可以看Lora原理 lora_alpha：Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理 modules_to_save指定的是除了拆成lora的模块，其他的模块可以完整的指定训练 秩 lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理 lora_dropout=0.1# Dropout 比例 ) 自定义 TrainingArguments
51010编辑于 2025-07-17- 来自专栏AIoT技术交流、分享
超低功耗LoRa无线通信应用实践
目录 1、模块简介 2、模块应用 2.1、工作模式 2.2、模块配置 ---- 1、模块简介 本博客选用LoRa Radio Module-868MHZ作为无线通信模组，其是一款体积小、微功率、低功耗、 2、模块应用 2.1、工作模式 LoRa模块有三种刚工作模式：标准模式（透明模式）（Standard）、中心模式（Central）和节点模式（Node），此外，中心模式和节点模式通讯时，可以采用“快速通道 打开串口 9 设置节点 ID 2 选择串口 10 设置网络 ID 3 选择软件波特率 11 设置发射功率 4 选择软件校验 12 设置串口波特率 5 设置频率 13 设置串口校验 6
82730发布于 2021-01-20 - 来自专栏DeepHub IMBA
LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA
在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA LoRA+ LoRA+[2]通过为矩阵a和b引入不同的学习率，引入了一种更有效的训练LoRA适配器的方法。LoRA在训练神经网络时，学习率是应用于所有权重矩阵。 LoRA-FA LoRA- fa[4]，是LoRA与Frozen-A的缩写，在LoRA-FA中，矩阵A在初始化后被冻结，因此作为随机投影。 AdaLoRA 有很多种方法可以决定哪些LoRA参数比其他参数更重要，AdaLoRA[6]就是其中一种，AdaLoRA的作者建议考虑将LoRA矩阵的奇异值作为其重要性的指标。 . [6] AdaLoRA: Zhang, Q., Chen, M., Bukharin, A., He, P., Cheng, Y., Chen, W., & Zhao, T. (2023).
5.5K32编辑于 2024-03-20 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
UC | LoRA最新研究：总结LoRA最佳实践，实现LLMs高效微调！
引言 本文深入探讨了当前主流大模型高效微调方法——低秩适应（LoRA）。在代码编程、数学推理两个领域，对比了LoRA和全微调在不同数据规模下的性能。 最后作者还给出了使用LoRA的最佳实践，来方便大家更有效地利用LoRA进行大模型微调。 在数学CPT中，LoRA和全量微调都没有明显的遗忘，而在数学IFT中，LoRA的遗忘也比全量微调少。 如下图所示，LoRA提供了比注意力dropout和权重衰减更强的正则化效果。 LoRA最佳实践 「1、选择目标模块」：选择“所有”（Attention、MLP）模块进行LoRA微调通常比仅针对单一模块（如仅Attention或仅MLP）更有效。 「2、学习率」：LoRA对学习率非常敏感。LoRA的最佳学习率比全参数微调的学习率要高一个数量级。因此，进行详尽的学习率搜索以找到LoRA训练中最高的稳定学习率是至关重要的。
1.7K10编辑于 2024-05-28 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读LoRA
为了使这一想法更加具体，微调得出的参数可以有如下的形式化表达： LoRA的核心思想是通过低秩分解对模型参数的更新进行建模,在实践中实现为一对线性投影。 增加r可以提高LoRA对完整微调更新的近似值，但在实践中，r的值非常小就足够了，这样能够在对性能影响最小的情况下显著降低计算和内存成本。 训练很快，每个任务只有少量特定于任务的参数与之相关，而且有各种在线资源已经开始使用LoRA了。 4. LoRA 实践 LoRA对人工智能从业者来说是一个非常有用的工具。 这里，简要概述如何使用Lit-GPT通过LoRA来微调LLM，希望能为在实践中使用LoRA提供一些有用的提示。 尽管以上3个是值得关注的LoRA变体，但实际上也各种各样基于LoRA的扩展，例如GLoRA，Tied-LoRA，LoRA-FA，LQ-LoRA，MultiLoRA等等。 6.
1.7K22编辑于 2023-12-20 - 来自专栏机器学习
什么是Lora
本文将详细介绍LoRA的原理、应用场景、优点以及如何在实际项目中使用LoRA进行模型微调。一、LoRA简介1.1 什么是LoRA？ 1.2 LoRA 的基本原理LoRA 依赖于以下两个核心概念：低秩矩阵：在矩阵分解中，低秩矩阵是可以通过较少的参数来逼近高秩矩阵的。 1.3 LoRA 的优点高效性：LoRA 通过低秩矩阵来更新模型权重，显著减少了训练参数的数量，从而降低了计算和存储成本。 , 5)# 用 LoRA 包装原始模型model_with_lora = LoRAModel(original_model)3.4 训练和微调模型在集成 LoRA 之后，我们可以正常地进行模型训练和微调 五、LoRA的局限性与挑战虽然 LoRA 在许多方面表现出色，但它也存在一些局限性和挑战：适用性限制：LoRA 主要适用于预训练模型的微调，对于从头训练的新模型，LoRA 的优势可能不明显。
3.8K00编辑于 2024-08-10 - 来自专栏工程监测
DFP 数据转发协议应用实例6.LoRA 网关跨区域转发
DFP 数据转发协议应用实例6.LoRA 网关跨区域转发图片DFP 是什么？ DF 协议一般用于延长数字接口的传输距离（数据中继），它与硬件接口类型无关，可以基于 UART、 LoRA、TCP 等异步数据传输介质。 图片实例 6.LoRA 网关跨区域转发DLS10 进行数据转发时，必须使用完全相同的扩频因子 SF、编码率 CR、信道带宽 BW。使用相同 3 参数的多台设备构成的数据转发网络称为一个“区域”。
53620编辑于 2022-11-14 - 来自专栏京东技术
GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践
Tech 导读 大模型技术日新月异，开源大模型层出不穷，本文针对开源大模型Alpaca-lora进行本地化部署实践，探索大模型在部署和使用方面的细节。 LoRA的最大优势是训练速度更快，使用的内存更少。 图1.LoRA的做法 本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。 本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。 安装pip 下载地址：wget https://files.pythonhosted.org/packages/45/ae/8a0ad77defb7cc903f09e551d88b443304a9bd6e6f124e75c0fbbf6de8f7 图6.语料库的内容就是很多的三元组 好的，到现在为止，万里长征已经走完2/3了，别着急训练模型，现在验证一下GPU环境和CUDA版本信息，还记得之前安装的nvitop嘛，现在就用上了，在本地直接执行nvitop
1.5K21编辑于 2023-08-22 - 来自专栏SimpleAI
两行代码开启 LoRA 微调 && LLM 情感实体抽取实践
然后，介绍了我使用这个工具，进行 LLM 情感实体抽取的一个实践。 仓库地址：https://github.com/beyondguo/LLM-Tuning 目前支持： 清华 ChatGLM-6B 的 LoRA 微调 百川智能 baichuan-7B 的 LoRA 微调 ，对于不同的 LLM，需切换不同的 python 文件来执行： ChatGLM-6B 应使用 chatglm_lora_tuning.py baichuan-7B 应使用 baichuan_lora_tuning.py ---- 情感实体抽实践 | 效果展示 我最近对使用 LLM 做信息抽取比较感兴趣，因此我微调的目的是让模型做某些特殊场景下的复杂抽取。 然后，我使用 ChatGPT 的 API(gpt-3.5-turbo) 标注了大概一万多条数据，使用我的仓库进行微调，下面是微调后的效果，姑且称之为 ChatGLM-6B-lora： {"ORG": "
1.7K20编辑于 2023-09-01 - 来自专栏All-in-IoT
LoRa初体验
参考github中的教程，创建LoRa产品； image.png 定义数据模板； image.png 创建设备 image.png 记录设备信息； image.png Explorer控制台设置就完成了
8598369发布于 2020-09-09 - 来自专栏AI智韵
QLoRA与LoRA的深度对比：从原理到实践（小白友好版）
一、一句话总结区别 LoRA是"给大模型打补丁"的技术，只训练少量参数；QLoRA = 4-bit压缩大模型 + LoRA补丁，让普通电脑也能微调大模型。 二、LoRA原理详解 1. 传统微调 vs LoRA 传统微调：修改整个大模型的所有参数（像给整栋大楼重新装修） 问题：7B模型需要14GB显存，训练成本极高 LoRA：只训练"参数补丁"（像只装修关键房间） 核心思想：冻结原始模型 双重量化（QLoRA独有） 第一层：将预训练权重压缩到4-bit 第二层：连LoRA的补丁矩阵 也压缩到4-bit 减少额外200MB内存，让7B模型能在RTX 3090上训练！ ： LoRA像"电动自行车"——轻便但需要专用充电站（大显存GPU） QLoRA像"折叠电动自行车"——更便携（小显存可用），速度稍慢但能进地铁 五、手把手教学：如何选择？ ✅ 选LoRA当： 你有 A100/H100 等高端GPU（显存≥24GB） 需要快速迭代（如每天训练多次） 任务对精度极其敏感（如数学推理） # LoRA典型配置（Hugging Face） lora_config
1.7K10编辑于 2025-09-11 - 来自专栏AI算法能力提高班
Multi-LoRA Composition | 无需训练的任意LoRA组合
Multi-LoRA Composition | 无需训练的任意LoRA组合 本文主要介绍无需训练的任意数量LORA的切换与组合方法，说人话就是“可以将每个Lora的特色合成到一张图像上，比如人物、服装 01 亮点介绍 无需训练，即可将任意数量的LoRA模型进行切换或者组合 LoRA Switch 和 LoRA Composite 无需微调即可动态、精确地集成多个 LoRA。 LoRA Switch (LoRA-S) 切换，训练中等间隔切换Lora 为了探索在每个去噪步骤中激活单个 LoRA，我们提出了 LoRA Switch。 LoRA Composite (LoRA-C) 组合，多个Lora元素组合为一个图像 为了探索在每个时间步合并所有 LoRA，而不合并权重矩阵，提出了 LoRA Composite。 LORA SWITCH在每个去噪步骤中交替激活不同的LoRA，而LORA COMPOSITE同时结合所有LoRA以指导更连贯的图像合成。
1.9K10编辑于 2024-03-14 LoRa基站与LoRa网关：殊途同归的“连接者”
在 LoRaWAN 网络架构中，LoRa 基站和 LoRa 网关是两个常被提及的术语。很多人会疑惑：它们之间到底有什么区别？ 其实，从技术角度来说，LoRa 基站和 LoRa 网关在功能上是完全一致的，都是负责接收 LoRa 终端设备的数据，并将其转发到网络服务器（Network Server）。为什么会有两个不同的称呼？ 这种称呼上的差异主要源于不同的使用场景和语境：LoRa 网关（LoRa Gateway）这是一个更通用、更技术化的术语，强调设备在 LoRaWAN 网络中作为“网关”的作用，即连接终端设备与网络服务器之间的桥梁 LoRa 基站（LoRa Base Station）这个称呼更多出现在运营商或大规模广域网部署的语境中。 总结LoRa 基站和 LoRa 网关本质上是同一类设备，它们在 LoRaWAN 网络中承担着连接终端与网络服务器的关键角色。不同的称呼更多是基于部署规模和使用场景的习惯性表达。
44010编辑于 2025-09-24- 来自专栏Hadoop数据仓库
ShardingSphere实践（6）——弹性伸缩
查询迁移作业进度： mysql> show scaling status 0130317c30317c3054317c6d6967726174696e675f6462; +------+-------- ; 数据一致性校验，根据数据量，这步可能执行较长时间： mysql> check scaling 0130317c30317c3054317c6d6967726174696e675f6462 resource_3 | select count(1) from t_order_item_2 UNION ALL select count(1) from t_order_item_6 , item_id, item_quantity) values (1,1,1,10),(2,1,2,20),(3,2,3,30),(4,2,4,40),(5,3,1,10),(6,3,2,20), (7,4,3,30),(8,4,4,40), (9,5,1,10),(10,5,2,20),(11,6,3,30),(12,6,4,40),(13,7,1,10),(14,7,2,20),(15,8,3,30
4.6K21编辑于 2022-06-12 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用LORA微调RoBERTa
一般来说我们只是使用LORA来微调大语言模型，但是其实只要是使用了Transformers块的模型，LORA都可以进行微调，本文将介绍如何利用PEFT库，使用LORA提高微调过程的效率。 LORA可以大大减少了可训练参数的数量，节省了训练时间、存储和计算成本，并且可以与其他模型自适应技术(如前缀调优)一起使用，以进一步增强模型。 但是，LORA会引入额外的超参数调优层(特定于LORA的秩、alpha等)。并且在某些情况下，性能不如完全微调的模型最优，这个需要根据不同的需求来进行测试。 首先我们安装需要的包： ! () peft_lora_finetuning_trainer = get_trainer(peft_model) peft_lora_finetuning_trainer.train() peft_lora_finetuning_trainer.evaluate() 可以看到 模型参数总计:125,537,288，而LORA模型的训练参数为:888,580，我们只需要用LORA训练~0.70%
91611编辑于 2024-02-21 LoRa 通信协议
LoRa 案例：土壤湿度监测 项目需求 通过 LoRa 通信协议，将土壤湿度传感器数据从一个 LoRa 节点发送到 LoRa 网关。 网关接收数据并通过串口显示。 LoRa.begin(433E6)) { Serial.println("启动 LoRa 失败!") Serial); // 初始化 LoRa 模块 LoRa.setPins(LORA_SS, LORA_RST, LORA_DIO0); if (! LoRa.begin(433E6)) { Serial.println("启动 LoRa 失败!") 注意事项 频率设置： 确保发送端和接收端设置的频率一致，例如 433E6（433 MHz）。 天线安装： LoRa 模块需要正确安装天线，以确保通信距离和信号强度。
99510编辑于 2025-08-29- 来自专栏物联网思考
LoRa连接到chirpstack
LoRa服务器有很多，今天聊聊ChirpStack，ChirpStack(https://www.chirpstack.io/)是一个开放源代码的的网络服务器，提供了丰富了应用API，用户可以部署在自己的服务器上 6、网关上线 ? 像我们单通道网关没有GPS，因此需要我们自己配置设置当前的经纬度。 7、创建应用 ? 8、添加设备 ? 这里DEVEUI要和设备保持一致。 9、配置设备 ?
2.4K20发布于 2021-01-08 - 来自专栏物联网思考
LoRa没有凉，工信部发话了，LoRa应该这么玩！
这份公告中与LoRa相关的主要是以下内容： ? LoRa工作在ISM频段，各个国家的ISM频段有所不同，国内主要是470-510M，也就是报告中关于民用计量仪表的相关内容。 并没有所谓的禁止使用LoRa，而是规范了LoRa的使用。 说到LoRa就不得不说NB-IoT。 LoRa构建物联网的优势在于，灵活组网，一次布网，永久免费使用，数据私密性强。 LoRa作为当下物联网的典型代表，一路走来是市场的选择。 从LoRa联盟官网（https://lora-alliance.org/）了解到，全球有超过140多个国家部署了LoRa网络。 与此同时，前一阵阿里向LoRa联盟提交的LoRaWAN中国地区的参数，已经获得了LoRa联盟的认可。
5.3K21发布于 2020-09-27
腾讯云开发者
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